基于时间的推荐系统方法研究
基于推荐系统时间敏感的因子模型算法研究
大小的范围非常宽泛。在具体的实现中，每一个时间段对应大 约连续十周的评分数据，需要30个时间段来跨度数据集中的 所有天数。天数t关联着一个整数Bin(t)（在数据集中，取值为 1~30），于是电影偏置就被评分为一个固定部分和一个随时间 变化的部分。 （2） bi(t)=bi+bi,Bin(t) 尽管把参数分时间段取值在物品偏置上很好，但是很难推 广到用户偏置的计算上。一方面，我们希望对用户采用精细的 时间粒度，用以发现非常短时间的时间效应。另一个方面，我 们又不能期望每个用户都会有足够的评分数据，用以对独立的 时间段做出可靠的估计。我们可以考虑用不同的函数形式来参 数化随时间变化的用户行为，当然每个函数形式的复杂度和准 确度都不同。 一个简单的建模选择是使用一个线性函数来模拟用户偏置 可能的渐变过程。对每个用户u，定义该用户评分日期的均值为 tu。现在，若用户u在t天的时候评价了一部电影，则与该评分相 关的时间偏置定义为： devu(t)=sign(t-tu)·|t-tu|β 该公式中，|t-tu|是日期t和tu间隔的天数。我们通过交叉验 证来设置的β值，这里采取β＝0.4。我们为每个用户引入一个 单独的新参数au，这样便得到第一个时间相关的用户偏置： （3） bu(1)(t)=bu+au·devu(t) 这个用来近似随时间变化的用户行为的简单线性模型需要 为每一个用户u学习两个参数：βu和au。 我们也可以采用曲线来进行更灵活的参数化。假设用户u和 ，这些时间点把 n u条评分记录。指定k u个时间点， 用户评分记录日期进行了均匀的划分，并且作为核控制着下面 的函数：
Linear+模型，考虑用户偏置和单天效应的线性模型： bui=μ+bu+au·devu(tui)+bi+bu,tui+bi,Bin(tui)。 spline+模型，考虑用户偏置和单天效应的样条曲线模型：
基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法与制作流程
图片简介:本技术涉及推荐系统技术领域，尤其为一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，包括电商数据总集、电商数据预处理、电商数据特征工程、权重计算和预测结果，所述电商数据特征工程包括有时间序列子集，所述电商数据特征工程与时间序列子集对应设置有训练模型分类建模，通过将电商用户行为数据的一段时间分成同样多个长度的时间段，并且把同样多个长度的时间段的最后一天作为分类模型的标签，最后，把这同样多个长度的时间段结合起来，并归总在一起，这样的目的是为了增加用户行为数据的正样本数量，提高正样本占比，降低了一定的“倾斜”性，并且通过几种训练模型进行泛化训练，从而提高训练模型的准确率。
技术要求1.一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，包括电商数据总集(1)、电商数据预处理(2)、电商数据特征工程(3)、权重计算(6)和预测结果(7)，其特征在于：所述电商数据特征工程(3)包括有时间序列子集(4)，所述电商数据特征工程(3)与时间序列子集(4)对应设置有训练模型分类建模(5)，所述电商数据预处理(2)包括有异常值剔除(8)和平衡正负样本(9)。
2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，其特征在于：所述时间序列子集(4)设置有N个。
3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，其特征在于：所述训练模型分类建模(5)设置有N个。
4.根据权利要求1所述的一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，其特征在于：所述电商数据特征工程(3)包括用户特征的转化率、商品特征的转换率、商品种类特征的转换率等。
5.根据权利要求1所述的一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，其特征在于：所述电商数据特征工程(3)包括交互的特征工程，并且交互的特征工程包括用户-商品特征行为的次数和用户-商品种类特征行为的次数，其中分别包括前1,3,7天的交互行为。
6.根据权利要求1所述的一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先通过采集电商用户行为的数据总集(1)；S2：接着进行电商数据预处理(2)，包括异常值剔除(8)、平衡正负样本(9)等预处理行为；S3：紧跟着对预处理之后的数据进行特征工程(3)，之后，使用时间序列策略对电商数据进行划片处理，分成不同的时间序列子集(4)；S4：随后通过机器学习训练模型分类建模(5)分别对这N个时间序列子集(4)进行训练；S5：最后把这几种训练模型分类的结果通过权重计算(6)得到最后的预测结果(7)，从而实现个性化的电商物品推荐。
推荐系统中的时序推荐算法(六)
推荐系统中的时序推荐算法引言：随着互联网的快速发展，推荐系统逐渐成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是购物、阅读、音乐还是视频播放，我们都可以看到各种各样的推荐系统的身影。
其中，时序推荐算法作为一种重要的技术手段，能够更加准确地预测用户的兴趣，对个性化推荐起到了重要作用。
本文将对时序推荐算法进行探讨和分析。
一、时序推荐算法的概念和特点时序推荐算法是一种基于时间序列数据的推荐方法，通过分析用户在一段时间内的行为数据，预测用户未来的兴趣，从而实现个性化推荐。
时序推荐算法的主要特点包括以下几点：1. 时序性：时序推荐算法通过分析用户的历史行为数据，能够捕捉到用户的兴趣随时间的演化。
例如，用户在一段时间内对某个明星的关注度逐渐上升，推荐系统可以在适当的时机向用户推荐相关的内容。
2. 动态性：时序推荐算法能够动态地跟踪用户的兴趣变化，及时更新推荐结果。
当用户的兴趣发生变化时，时序推荐算法可以及时调整推荐策略，保持推荐的准确性。
3. 上下文信息：时序推荐算法一般会考虑用户当前的上下文信息，例如用户的地理位置、设备信息等。
这些上下文信息可以帮助推荐系统更好地理解用户的需求，提供更加个性化的推荐结果。
二、时序推荐算法的应用场景时序推荐算法广泛应用于各个领域，包括电子商务、音乐、视频等。
以下是几个典型的应用场景：1. 电子商务：时序推荐算法可以根据用户历史浏览、购买记录等，预测用户未来的购买意向，为用户提供个性化的商品推荐。
2. 音乐推荐：时序推荐算法可以根据用户的听歌历史、收藏歌曲等信息，预测用户的音乐喜好趋势，并向用户推荐适合的音乐。
3. 视频推荐：时序推荐算法可以根据用户观看历史、点赞行为等，预测用户对不同类型视频的兴趣，从而为用户推荐相关的视频内容。
三、时序推荐算法的实现方法时序推荐算法的实现需要考虑到多个因素，包括数据处理、特征提取、模型训练等。
以下是时序推荐算法的一般实现方法：1. 数据处理：首先，需要对原始的用户行为数据进行处理，包括数据清洗、去除冗余信息等。
推荐系统中的时序推荐算法(五)
推荐系统是现代互联网应用中广泛使用的一种技术。
随着用户对个性化体验的需求增加，推荐系统的重要性也日益凸显。
时序推荐算法作为推荐系统中的一种重要算法，可以根据用户的历史行为和时间信息，预测用户可能感兴趣的物品，为用户提供更加精准的推荐。
一、时序推荐算法的概述时序推荐算法是基于时间序列分析的推荐算法。
它通过分析用户行为的时间先后顺序，挖掘用户的兴趣演化规律，从而预测用户未来可能感兴趣的物品。
时序推荐算法的核心思想是将用户的历史行为转化为时间序列数据，然后利用时间序列分析方法对数据进行建模和预测。
常用的时间序列分析方法包括滑动窗口、指数平滑、ARIMA模型等。
二、时序推荐算法的应用场景时序推荐算法广泛应用于各种推荐场景中，例如电商平台的商品推荐、视频网站的视频推荐、社交媒体的用户关注推荐等。
以电商平台为例，时序推荐算法可以通过分析用户的购买记录和浏览记录，预测用户未来可能购买的商品。
同时，可以根据用户的活跃时间和购买周期，调整推荐策略，提高推荐准确度。
三、时序推荐算法的关键技术1. 数据预处理：时序推荐算法需要对原始数据进行清洗和规范化处理。
需要考虑的因素包括数据缺失、异常值、离散化等。
2. 特征提取：时序数据中包含了丰富的信息，例如用户行为的时间间隔、购买频率等。
特征提取是时序推荐算法的关键步骤，可以通过统计方法或机器学习方法进行。
3. 模型建立：时序推荐算法可以使用各种时间序列分析方法建立预测模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等。
同时，还可以结合机器学习方法，使用深度学习模型进行预测。
4. 模型评估：时序推荐算法的准确度对推荐效果至关重要。
可以使用交叉验证等方法进行模型评估，选择最优模型。
四、时序推荐算法的挑战和未来发展方向时序推荐算法面临着一些挑战，例如数据稀疏性、冷启动问题、时序模式识别等。
解决这些问题需要结合领域知识和创新算法。
未来，时序推荐算法可能会在以下几个方向上得到进一步的发展：1. 基于深度学习的时序推荐算法：深度学习在图像和自然语言处理等领域取得了重要突破，可以尝试将其应用于时序推荐算法中。
推荐系统中的时序推荐算法(四)
时序推荐算法在推荐系统中发挥着重要的作用。
随着互联网的快速发展和用户对个性化服务的需求不断增加，如何根据用户的历史行为数据，精准地预测用户的兴趣变化并给出个性化的推荐成为了推荐系统研究的热点之一。
时序推荐算法是基于用户的时间顺序行为数据进行推荐的一种算法。
用户的兴趣是时变的，通过对用户行为数据的时间化处理，能够更好地捕捉到用户兴趣的演变趋势。
这样，推荐系统可以根据用户的历史行为和当前时间，给出更加精准的推荐结果。
一个经典的时序推荐算法是基于时间衰减的算法。
它通过给不同时间段的行为赋予不同的权重，较近期的行为权重较大，较远期的行为权重较小。
这样，当预测用户当前兴趣时，可以更加关注近期的行为，而较远期的行为则影响较小。
这种方法能够较好地应对用户的兴趣的变化，但是对于较长时间间隔的行为数据预测效果不佳。
为了解决这个问题，近年来，一些研究者提出了基于时序模型的时序推荐算法。
这种算法利用时间序列预测模型，根据用户历史行为数据的时间顺序，预测出用户未来的兴趣变化。
例如，可以利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型，通过学习用户行为序列中的时间依赖关系，对用户未来行为进行预测。
除了时序模型，还有一些其他的时序推荐算法。
例如，基于周期性变化的算法，该算法假设用户的兴趣会在某个周期内循环变化，可以根据用户历史行为数据的周期性变化模式，预测用户未来的兴趣变化。
这种算法在某些应用场景下具有较好的效果，但是需要用户有周期性的行为模式。
另外，还有一些结合了时序特征和其他特征的时序推荐算法。
例如，将用户的地理位置信息、社交关系信息等结合到时序推荐算法中，可以更好地捕捉到用户的兴趣变化。
同时，也有一些研究者将因果推理和因果推断方法应用到时序推荐算法中，通过分析用户的历史行为和其他因素之间的因果关系，预测未来的兴趣变化。
时序推荐算法在电商、社交网络、新闻推荐等领域具有广泛的应用。
例如，在电商推荐中，可以根据用户最近的购物行为，预测用户接下来可能购买的商品，并给出个性化的推荐；在社交网络中，可以根据用户最近的点赞、评论等行为，预测用户接下来可能感兴趣的内容，并推荐给用户。
基于时间序列的推荐系统设计与改进研究
基于时间序列的推荐系统设计与改进研究随着互联网的发展和数据爆炸式增长，推荐系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
基于时间序列的推荐系统设计与改进研究是推荐系统领域中的一个重要研究方向。
本文将从时间序列数据的特点、基于时间序列的推荐算法、评估指标以及改进方法等方面进行探讨，旨在提供一个全面深入的视角来理解和应用基于时间序列的推荐系统。
一、引言随着互联网技术和移动设备普及，人们在日常生活中产生了大量数据。
这些数据包含了个人兴趣、行为习惯等信息，为个性化服务提供了基础。
而推荐系统就是一种利用用户历史行为数据来预测用户兴趣并向其提供个性化建议或信息的技术。
二、时间序列数据特点时间序列数据是指按照一定时间顺序排列而成的一系列观测值或测量值。
在推荐系统中，用户行为往往具有明显的时序性特点，即用户在不同时刻对物品产生不同程度上兴趣。
因此，对于基于时间序列的推荐系统设计与改进研究，需要充分考虑时间序列数据的特点。
三、基于时间序列的推荐算法基于时间序列的推荐算法主要包括基于邻域的方法、基于矩阵分解的方法和深度学习方法等。
其中，基于邻域的方法是最经典和常用的算法之一。
该方法通过计算用户之间或物品之间的相似度来预测用户对物品的评分或兴趣。
而基于矩阵分解的方法则通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵来实现推荐。
深度学习方法则是近年来兴起并取得了显著成果，通过神经网络模型对用户行为进行建模和预测。
四、评估指标为了评估推荐系统设计与改进研究中算法性能，需要选择合适的评估指标。
常用的指标包括准确率、召回率、覆盖率和多样性等。
准确率和召回率是衡量系统精确性和完整性能力最常用也最直观明了两个指标，覆盖率则衡量系统对物品领域覆盖程度，多样性则衡量系统推荐结果的多样性。
五、基于时间序列的推荐系统改进方法基于时间序列的推荐系统在设计与改进中还存在一些问题和挑战。
例如，传统的基于邻域的方法在处理长尾问题时存在一定局限性，而且时间序列数据中可能存在冷启动问题。
结合时间序列分析的推荐算法自适应学习研究
结合时间序列分析的推荐算法自适应学习研究第一章引言1.1 研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代的到来使得人们面临着海量的信息冲击。
推荐系统作为信息过滤和个性化服务的重要工具，已经成为各种电子商务平台和社交媒体的核心功能之一。
然而，传统的推荐算法往往只考虑用户的历史行为和兴趣，忽视了时间维度对用户兴趣的影响。
因此，结合时间序列分析的推荐算法自适应学习具有重要的理论和实际意义。
1.2 研究目的本文旨在深入研究结合时间序列分析的推荐算法自适应学习，探索利用用户行为序列中的时间信息来提升推荐系统的个性化能力。
通过对用户在不同时间段的兴趣变化进行建模和预测，提供更加准确和实时的推荐服务。
第二章时间序列分析与推荐系统2.1 时间序列分析概述时间序列分析是一种研究随时间变化而变化的数据的统计方法。
它可以通过对前期数据的分析和模型拟合，来预测未来的趋势和行为。
在推荐系统中，时间序列分析可以应用于用户行为序列的建模和预测，从而提升推荐算法的准确性和个性化能力。
2.2 传统推荐算法的不足传统的推荐算法在考虑用户兴趣时往往只考虑用户历史行为，忽视了时间维度对用户兴趣的影响。
然而，用户的兴趣往往是会随时间发生变化的，比如用户在白天对电影的喜好可能与晚上不同。
因此，我们需要结合时间序列分析的方法来提升推荐算法的自适应性。
第三章结合时间序列分析的推荐算法自适应学习模型3.1 用户兴趣建模通过分析用户的历史行为序列和时间信息，我们可以建立用户兴趣的时间模型。
比如，我们可以通过对用户在不同时间段的行为进行聚类分析，得到用户在不同时间段的喜好偏好。
然后，我们可以根据用户当前时间段的行为数据来推测用户的兴趣。
3.2 预测用户兴趣根据用户兴趣建模的结果，我们可以使用时间序列分析的方法来预测用户未来的兴趣。
比如，我们可以通过ARIMA模型对用户的兴趣进行时间序列预测，从而预测用户在未来的时间段对某些商品的喜好程度。
3.3 推荐算法优化在传统的推荐算法的基础上，我们可以将时间序列分析的结果融合到推荐算法中，从而优化推荐结果。
推荐系统中的时序推荐算法(三)
推荐系统中的时序推荐算法引言近年来，推荐系统在电子商务、社交媒体以及在线视频等领域的应用日益广泛。
推荐系统的目标是根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐个性化的内容，以提升用户体验和增加平台的粘性。
然而，大多数传统的推荐算法忽视了时间的因素，即用户兴趣在不同时期会有所变化，并没有考虑这种时序性。
因此，时序推荐算法应运而生。
一、时序推荐算法的概念时序推荐算法是一种基于用户历史行为和时间信息的推荐算法，它能够捕捉用户兴趣的动态变化。
时序推荐算法通过挖掘用户的时间序列行为数据，构建用户的兴趣演化模型，从而更加准确地预测用户的未来兴趣，并为用户推荐相关的内容。
时序推荐算法不仅考虑了用户的偏好，还考虑了用户兴趣的演化规律，可以更好地满足用户的个性化需求。
二、时序推荐算法的应用1. 电子商务领域在电子商务领域，用户的购买偏好是随着时间变化的。
时序推荐算法可以根据用户的历史购买记录和浏览行为，预测用户的未来购买意向，并向用户推荐符合其兴趣的商品。
例如，当用户购买了一台新手机后，时序推荐算法可以推荐相关的手机配件或手机保护套。
2. 社交媒体领域在社交媒体领域，用户的兴趣和关注点也是随着时间不断变化的。
时序推荐算法可以通过分析用户的历史点赞、评论和分享等行为，预测用户当前的兴趣，并为其推荐相关的社交内容。
例如，当用户最近一段时间频繁关注健身话题时，时序推荐算法可以向其推荐相关的健身视频或健身教程。
三、时序推荐算法的实现方法时序推荐算法的实现方法有很多种，下面介绍两种常见的方法。
1. 基于时间衰减的方法基于时间衰减的方法是一种简单而有效的时序推荐算法。
该方法通过降低用户历史行为的权重，使得较早的行为对推荐结果的影响逐渐减小。
具体而言，可以使用指数衰减函数或对数衰减函数来计算历史行为的权重，然后将权重与物品的特征向量相乘，得到用户对物品的兴趣得分。
2. 基于时间窗口的方法基于时间窗口的方法是一种更加灵活的时序推荐算法。
该方法将用户的行为数据分成多个时间窗口，每个时间窗口代表一段时间内的行为。
基于时间序列的推荐系统设计与改进研究
基于时间序列的推荐系统设计与改进研究在互联网时代，推荐系统是电子商务和在线服务的重要组成部分。
随着用户需求的不断增长，如何为用户提供更个性化、准确的推荐信息成为一个关键问题。
时间序列作为推荐系统中的一种重要元素，对用户兴趣和行为模式进行建模，有助于提高推荐系统的准确性和用户体验。
本文将介绍基于时间序列的推荐系统设计及其改进研究。
1. 引言随着互联网的快速发展，用户在日常生活中产生了大量的数据，例如浏览记录、购买记录等。
推荐系统通过分析这些数据，为用户提供个性化的信息推荐，实现精准营销和用户满意度的提高。
时间序列作为推荐系统中的一种重要数据类型，记录了用户的历史行为和兴趣变化，具有重要的应用价值。
2. 基于时间序列的推荐系统设计2.1 数据收集与预处理基于时间序列的推荐系统的首要任务是收集和预处理用户的行为数据。
数据可以来自用户的浏览历史、购买记录等。
在预处理阶段，需要进行数据清洗和去噪，去除异常值和缺失值，以确保数据的质量和准确性。
2.2 时间序列数据建模建模是基于时间序列的推荐系统设计的核心任务之一。
常用的建模方法包括基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法通常使用时间序列分析技术，例如ARIMA模型、指数平滑模型等，来描述用户的兴趣变化趋势。
基于机器学习的方法则通过训练模型来学习用户的行为模式和兴趣偏好。
2.3 推荐算法推荐算法是基于时间序列的推荐系统设计的关键环节。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐。
基于内容的推荐算法通过分析物品的内容属性，将物品与用户的兴趣进行匹配。
协同过滤推荐算法则基于用户的行为历史数据，找到类似用户的行为模式，进行推荐。
深度学习推荐算法则利用深度神经网络对用户的兴趣进行建模，提高推荐准确度。
3. 基于时间序列的推荐系统改进研究3.1 融合多种推荐算法基于时间序列的推荐系统可以融合多种推荐算法，利用不同算法的优势来提高推荐准确性和多样性。
《融合时间信息的序列推荐方法研究》
《融合时间信息的序列推荐方法研究》一、引言在当今信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中筛选出用户感兴趣的信息成为了一个重要的研究课题。
序列推荐方法作为一种基于用户历史行为数据的推荐技术，在许多领域如电商、社交媒体、新闻推送等都有广泛的应用。
然而，传统的序列推荐方法往往忽略了时间信息的重要性。
本文提出了一种融合时间信息的序列推荐方法，旨在通过考虑时间因素来提高推荐的准确性和有效性。
二、相关研究背景近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，序列推荐方法得到了广泛的研究和应用。
传统的序列推荐方法主要关注用户的历史行为序列，通过分析序列中的模式和规律来预测用户的未来行为。
然而，这些方法往往忽略了时间信息的重要性。
时间信息包含了用户行为的时序关系和时效性，对于准确预测用户未来的行为具有重要的作用。
因此，如何有效地融合时间信息成为了序列推荐方法研究的重要方向。
三、方法论本文提出了一种融合时间信息的序列推荐方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：首先，对用户的历史行为数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换等操作，以便后续的模型训练和预测。
2. 时间特征提取：在预处理后的数据中提取时间特征，包括时间间隔、时间趋势等。
这些特征将用于反映用户行为的时序关系和时效性。
3. 序列建模：采用深度学习等技术对历史行为序列进行建模，捕捉序列中的模式和规律。
同时，将提取的时间特征融入到模型中，以便更好地考虑时间因素。
4. 推荐算法设计：根据建模结果设计推荐算法，通过分析用户的历史行为和当前情境，预测用户未来的行为和兴趣，并生成相应的推荐列表。
5. 模型评估与优化：通过实验验证模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化和调整。
四、实验与分析为了验证本文提出的融合时间信息的序列推荐方法的有效性，我们进行了实验分析。
实验数据集采用了某电商平台的用户行为数据，包括用户的购买记录、浏览记录等。
实验结果表明，融合时间信息的序列推荐方法在准确率和召回率等指标上均优于传统的不考虑时间因素的序列推荐方法。
推荐系统中的时序推荐算法研究现状与挑战(八)
推荐系统是一种通过分析用户的兴趣和行为数据，为用户推荐个性化内容的技术手段。
随着互联网的快速发展，推荐系统逐渐成为互联网应用中不可或缺的一部分。
其中，时序推荐算法作为推荐系统中的一大分支，更加注重用户行为的时间序列和演化趋势，以提高推荐的时效性和准确性。
本文将重点就时序推荐算法的研究现状与挑战展开讨论。
一、时序推荐算法的意义时序推荐算法的出现源于对用户兴趣的动态变化和演化趋势的需求。
在传统的推荐系统中，静态的用户兴趣模型只考虑用户的历史行为，而忽略了用户兴趣在时间上的变化。
然而，随着时间的推移，用户的兴趣可能会发生变化，一味地依赖历史数据进行推荐，效果必然会有所下降。
因此，时序推荐算法的出现填补了这一漏洞，能够更好地适应用户兴趣的变化。
同时，时序推荐算法还可以通过分析用户行为的时间演化趋势，为用户提供更有针对性的个性化推荐，提高用户的满意度和活跃度。
二、时序推荐算法的研究现状目前，时序推荐算法研究已经取得了一定的进展，主要表现在以下几个方面：1. 时间关联性建模时序推荐算法的关键在于准确建模用户行为的时间关联性。
研究者们提出了各种模型，如基于马尔可夫链的模型、时间递归神经网络模型等。
这些模型能够捕捉用户行为时间序列的特点，更好地预测用户的兴趣演化趋势。
2. 动态迁移学习动态迁移学习是指通过学习用户的历史行为和行为趋势，将这些学习结果应用到未来的推荐中。
研究者们通过挖掘用户行为的时间演化规律，设计了一些迁移学习的算法，能够更好地将历史行为的知识应用到时序推荐中，提升推荐的准确性和时效性。
3. 上下文建模在时序推荐算法中，用户行为的上下文信息也是非常重要的。
上下文信息可以包括用户的地理位置、手机型号、时间等。
通过合理地引入上下文信息，推荐系统可以更加准确地预测用户的兴趣，提供更具个性化的推荐。
因此，一些研究者提出了基于上下文建模的时序推荐算法，以提高推荐的准确性。
三、时序推荐算法面临的挑战虽然时序推荐算法已经取得了一定的研究成果，但仍然面临着一些挑战：1. 数据稀疏性时序推荐算法需要大量的用户行为数据，才能准确地预测用户的兴趣演化趋势。
推荐系统中的时序推荐算法研究现状与挑战(九)
推荐系统是目前互联网领域的研究热点之一，其在电子商务、社交媒体和在线内容平台等应用中发挥着重要作用。
随着用户行为的不断演化和数据量的急剧增长，推荐系统面临着越来越多的挑战。
其中，时序推荐算法作为一种重要的研究分支，正在引起学术界和工业界的广泛关注。
时序推荐算法在推荐系统中的作用主要是考虑用户行为的时序特征，通过分析用户在不同时间段的行为模式，为用户提供个性化的推荐。
与传统的基于静态数据的推荐算法相比，时序推荐算法能够更好地适应用户行为的动态变化，提供更准确的推荐结果。
目前，时序推荐算法主要围绕以下几个方向展开研究：首先是时序建模。
时序推荐算法需要捕捉用户操作行为的时间轴、周期性和趋势变化等特征，以便更好地理解用户的兴趣演化规律。
其次是时序特征提取。
基于时序建模，时序推荐算法需要从用户行为序列中提取有用的时序特征，例如用户的活跃度、周期性行为和长期兴趣等。
然后是时序预测。
时序推荐算法需要通过分析历史行为序列，预测用户未来的行为和兴趣演化，从而为用户提供更加准确的推荐结果。
最后是时序个性化排序。
时序推荐算法需要根据用户的时序兴趣和时效性要求，对推荐结果进行排序和调整，以提高用户的满意度和点击率。
然而，时序推荐算法面临着一些挑战。
首先，用户行为的时序特征往往是多样性和复杂性的，需要精确的建模和提取。
其次，时序推荐算法需要处理海量的时序数据，如何高效地进行数据处理和计算成为一个难点。
此外，时序推荐算法需要兼顾个性化和时效性，如何平衡这两方面的需求也是一个挑战。
最后，时序推荐算法需要解决冷启动问题，即对于新用户如何进行有效的推荐。
为了解决这些挑战，学术界和工业界正在积极探索各种创新方法。
例如，在时序建模方面，研究人员提出了动态贝叶斯网络、循环神经网络等模型，以适应用户行为的时序特征。
在时序特征提取方面，研究人员通过引入用户活跃度衰减模型、周期性模式挖掘等方法，提取有用的时序特征。
在时序预测方面，研究人员提出了各种时间序列预测方法，如ARIMA、LSTM等，以预测用户的行为和兴趣演化。
推荐系统中的时序推荐算法研究现状与挑战(二)
推荐系统已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是购物网站上的个性化推荐，还是音乐、视频平台上的推荐列表，都深深地影响着我们的选择和决策。
然而，在信息爆炸的时代，如何在海量的数据中为用户提供个性化的推荐，成为了推荐系统研究中的一大难题。
时序推荐算法作为推荐系统中的重要分支，正在逐渐引起学术界和工业界的关注。
本文将对时序推荐算法的研究现状与挑战进行探讨。
时序推荐算法的研究始于用户行为具有时间特征的认识。
在传统的推荐系统中，只考虑用户的历史行为和兴趣，而忽略了用户的兴趣演化和动态变化。
因此，时序推荐算法的出现填补了这一空白，能够更好地适应用户的个性化需求。
目前，时序推荐算法主要可以分为两个方向：基于时间的离线方法和基于时间的在线方法。
基于时间的离线方法主要利用用户历史行为数据进行模型训练，例如使用马尔可夫链模型、时间衰减模型等。
这种方法在一些应用场景中取得了不错的效果，但是无法应对用户行为的动态性。
相比之下，基于时间的在线方法可以根据用户实时行为和反馈，动态地更新用户的兴趣和特征。
这类方法包括基于记忆的方法、协同过滤方法等。
然而，这些方法也存在一些挑战，例如冷启动问题、序列建模问题和数据稀疏问题等。
为了解决时序推荐算法中的挑战，学术界提出了一系列的研究方法和技术。
其中，深度学习作为时序数据挖掘领域的热点技术，也被应用到了时序推荐算法中。
深度学习模型可以从海量的数据中学习到用户的兴趣和行为模式，提高推荐的准确性和效果。
此外，基于强化学习的方法也在时序推荐算法中取得了一定的成果。
可以通过和环境的交互，训练出一个个性化的推荐策略，进一步满足用户的需求。
然而，时序推荐算法仍然面临诸多挑战。
首先，用户行为的动态变化和兴趣的演化，需要推荐系统能够及时捕捉到这些变化，并调整推荐策略。
其次，冷启动问题依然困扰着时序推荐算法的研究与应用。
在用户没有足够行为数据时，如何准确地为其推荐感兴趣的内容，仍然是一个难题。
基于大数据的时序推荐系统优化算法研究
基于大数据的时序推荐系统优化算法研究随着互联网的快速发展，我们生活中被各种各样的推荐算法包围。
无论是在社交媒体平台上，还是在电商平台上，都会不断给我们推送相关的商品、信息和内容。
这些推荐算法的背后，都离不开大数据技术的支持。
然而，时序推荐系统的复杂性和挑战性，使得其在业界和学术界都备受关注。
时序推荐系统的目标是为用户提供最具个性化、最时效性的推荐。
它不仅需要考虑用户偏好、行为，还需要考虑时间因素和推荐内容的更新速度等多方面因素。
因此，基于大数据技术的时序推荐系统优化算法研究日益成为学术界和工业界的热点话题。
一、基于大数据的时序推荐系统的优点传统的推荐系统常常针对用户的历史兴趣进行推荐，但是这种推荐很难满足用户当前的需求。
而基于大数据分析的时序推荐系统，可以更好地解决这个问题。
通过分析用户最近的搜索、浏览和交互行为，以及当前的上下文环境等，系统可以给出最新、最精准的推荐结果。
此外，基于大数据的时序推荐系统还有以下优点：1. 提高用户满意度：时序推荐系统可以通过解析用户上下文来更好地推荐与用户当前情境和兴趣相关的信息，增加用户的点击率和转化率。
这不仅提高了用户的满意度，同时也有助于电商平台提高收入。
2. 减少信息过载：传统的推荐系统往往会向用户推送过多重复或无用的内容，从而造成信息过载。
而基于大数据的时序推荐系统可以更好地理解用户需求，仅在需要时推送相关的信息，避免信息过载的问题。
3. 提高系统性能：基于大数据的时序推荐系统可以通过分析离线数据进行模型训练和在线实时数据进行推荐，来提高系统性能和响应速度。
这种系统可以处理大规模的数据，具有良好的可扩展性和稳定性。
二、基于大数据的时序推荐系统的挑战虽然基于大数据技术的时序推荐系统具有许多优势，但是也面临着不少挑战：1. 大数据处理：时序推荐系统需要对大量的数据进行分析和处理，并从中提取有价值的信息。
面对海量的数据集，如何高效、准确地进行数据清洗、降维和特征提取等处理，是一个非常大的挑战。
推荐系统中的时序推荐算法研究现状与挑战(一)
推荐系统是如今各大互联网公司中不可或缺的重要组成部分。
它通过分析用户历史行为和个人喜好，为用户提供个性化的推荐服务。
时序推荐算法则是推荐系统中的一个热点领域，它考虑了用户的行为变化与时间的关系，有助于更准确地预测用户的兴趣变化和满足他们的个性化需求。
本文将介绍时序推荐算法的研究现状和面临的挑战。
时序推荐算法的研究现状可分为两个方面：观察模型和预测模型。
观察模型主要关注用户行为序列的特征提取和行为演化规律的分析。
预测模型则通过历史行为序列预测用户的未来行为。
在观察模型方面，研究人员采用了多种方法。
其中之一是使用统计方法分析用户行为的周期性和趋势性。
通过周期性分析，可以发现用户某些行为在一天或一周内是否存在规律性变化；而趋势性分析则能够揭示用户的行为是否呈现出逐渐增加或减少的趋势。
另一种方法是使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），来建模用户行为序列的时序特征。
这些模型可以捕捉到用户行为的时间依赖性和连续性。
此外，一些研究还使用了图像处理技术，将用户行为表示为时间序列图像，通过对图像进行特征提取和分析来揭示用户行为的时序特征。
在预测模型方面，时序推荐算法的核心任务是预测用户未来的行为。
传统的方法包括基于矩阵分解的方法和基于邻域的方法。
然而，这些方法往往忽视了用户行为的时序性。
因此，研究人员开始尝试使用时序模型来预测用户的行为变化。
其中，使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的方法广受关注。
这些模型可以捕捉到用户行为序列的上下文关系和时间依赖性，从而提高了预测的准确性。
此外，一些研究还引入了注意力机制和强化学习等方法，以进一步提升预测效果。
尽管时序推荐算法在推荐系统中已经取得了一些成果，但仍然存在一些挑战需要克服。
首先，用户行为序列通常是非常稀疏和噪声的，这给算法的训练和预测带来了困难。
其次，用户的兴趣变化是一个动态的过程，无法简单地用静态的模型来进行建模。
基于时序关系的推荐算法研究
基于时序关系的推荐算法研究基于时序关系的推荐算法研究摘要：推荐算法是信息推荐系统中的重要组成部分，它能够为用户提供个性化的推荐服务。
然而，传统的推荐算法往往难以考虑到用户的时序行为，无法挖掘用户随时间变化的兴趣偏好。
因此，本论文提出一种基于时序关系的推荐算法，该算法利用时间序列分析中的序列模式挖掘技术，将时间维度融入到推荐系统中。
首先，通过时间序列的挖掘和分析，获取用户在不同时间出现频率的行为序列；然后，采用序列模式挖掘技术，利用用户历史行为序列，发掘用户随时间变化的兴趣偏好；最后，根据挖掘到的序列模式，为用户提供个性化的推荐服务。
实验结果表明，该算法能够有效地提高推荐系统的推荐准确度和用户满意度。
关键词：推荐算法；时序关系；序列模式挖掘；个性化推荐；频繁子序列；时间序列分析。
引言随着信息时代的发展，用户获取信息的方式越来越多样化，需要用最少的时间获取大量的信息。
因此，信息推荐系统应运而生，以帮助用户在众多信息中快速找到具有个性化价值的信息。
推荐系统的核心任务就是根据用户的历史行为和兴趣偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
在现有的推荐系统中，协同过滤算法、基于内容的推荐算法、矩阵分解算法等被广泛应用。
然而，传统推荐算法主要是针对静态数据进行分析，无法挖掘到随时间变化的用户兴趣偏好，缺乏对用户行为序列的考虑，呈现出以下几个问题：（1）用户时序行为不同，对指向的需求也不同；（2）用户行为序列有时间上的惯性，即一个用户在今天做某事，明天也很可能会做；（3）用户在不同时间段的兴趣偏好存在差异，例如用户在周末喜欢逛商场购物，而在平日较少购物。
基于这些问题，本文提出了一种基于时序关系的推荐算法，将时间维度融入到推荐系统中，挖掘随时间变化的用户行为模式，提高推荐准确率和用户满意度。
算法模型1、时间序列分析时间序列分析是一种基于统计学方法的序列分析技术，用于分析随时间变化的数据序列。
在本算法中，时间序列分析用来挖掘用户历史行为序列中的频繁子序列。
在推荐系统中利用时间因素的方法
在推荐系统中利用时间因素的方法作者：范家兵王鹏周渭博燕京京来源：《计算机应用》2015年第05期摘要：针对传统推荐算法忽略时间因素的问题，根据个体用户短期行为的相似性，利用时间衰减函数计算项目间相关关系，提出基于用户兴趣的项目关联度；将其用于项目相似度的计算，提出基于用户兴趣的项目相似度；同时基于项目关联度对ItemRank算法进行改进，提出一种结合时间因素的TItemRank算法。
实验结果表明，利用项目关联度对推荐算法进行改进时，在推荐项目数较少的情况下能够明显地改善推荐效果。
特别地，在推荐项目数为20时，基于用户兴趣的项目相似度相比余弦相似度和Jaccard相似度，推荐准确率分别提高了21.9%、6.7%；在推荐项目数为5时，TItemRank算法相比ItemRank算法推荐准确率提高2.9%。
关键词：协同过滤；项目关联度；项目相似度；兴趣衰减；ItemRank；图模型；艾宾浩斯曲线中图分类号： TP182 文献标志码：AAbstract： Concerning the problem that traditional recommendation algorithm ignores the time factors，according to the similarity of individuals’ shortterm behavior， a calculation method of item correlation by using time decay function based on users’ interest was proposed. And based on this method， a new item similarity was proposed. At the same time， the TItemRank algorithm was proposed which is an improved ItemRank algorithm by combining with the user interestbased item correlation. The experimental results show that： the improved algorithms have better recommendation effects than classical ones when the recommendation list is small. Especially， when the recommendation list has 20 items， the precision of user interestbased item similarity is 21.9% higher than Cosin similarity and 6.7% higher than Jaccard similarity. Meanwhile， when the recommendation list has 5 items， the precision of TItemRank is 2.9% higher than ItemRank.Key words： collaborative filtering；item correlation；item similarity；interest in attenuation；ItemRank；graph model；Ebbinghaus curve0 引言个性化推荐技术作为一种新型的内容提供方式，已被广泛地应用于电子商务[1]、社交网站（Social Networking Site， SNS）[2]、网络流媒体[3]等，有效地解决了大数据环境下，用户如何从海量数据中获取信息这一难题。
运用隐式反馈的基于时间的推荐系统
运用隐式反馈的基于时间的推荐系统(2010-10-14 10:31:29)转载▼分类：个性化推荐与搜索标签：矩阵商品过滤数据集it推荐系统为用户提供个性化的产品或者服务。
协同过滤是一种在其他用户对商品的显式评分数据集的基础上广泛使用的个性化推荐算法。
然而在电子商务环境，譬如移动环境，很难收集显式数据，只能获取隐式数据。
与传统方法不一样，考虑根据隐式数据，将其转换成评分数据。
在构建伪评分数据矩阵时，加入时序信息，譬如用户购买商品时间，商品上架时间，从而提高推荐的准确性。
随着电子商务的发展，出现了很多推荐系统。
这些系统为用户提供个性化的商品和服务，从而为用户减少寻找正确的商品节省更多的时间。
协同过滤是一种广泛应用和证明可以提供推荐服务的方法。
很多基于协同过滤的推荐系统依赖于从用户那里收集的显式反馈。
评分和评价是典型的显式反馈。
由于评分比评论更加容易量化，在实际中大多数协同过滤算法使用评分数据。
协同过滤算法，主要专注于使用评分数据计算用户之间或者商品之间的相似性。
对于基于协同过滤的推荐系统来说，推荐的质量依赖于反馈的质量。
当用户客观真实地评价，使用评分信息是最好的量化用户喜好的方法之一。
然而，很多用户是随意的评分，这样就不能正确地反映他们的意见。
在某些环境下，获取显式反馈是非常困难的。
譬如，在移动环境中，服务费是根据连接的时间段来收费的。
为了减少费用，用户希望尽可能的减少连接时间。
因此，期望用户积极参与到评分中是不切实际的。
在这种情况下，更多的依赖于隐式反馈。
隐式反馈的数据量往往是海量的。
然而，其中能够用于推荐中的数据又是相对很小，必须通过预处理进行抽取。
这种基于日志的推荐系统可能不适合大型电子商务环境中的实时推荐。
在某些电子商务环境中，推荐的准确性非常重要。
例如，移动设备的显式尺寸还是很有限。
推荐系统应该提供少量的非常相关的商品，从而适合屏幕显示。
1根据用户的隐式反馈数据为协同过滤构建伪评分数据矩阵。
基于时间序列的互联网用户行为预测与个性化推荐
基于时间序列的互联网用户行为预测与个性化推荐前言：随着互联网的迅猛发展，个性化推荐系统成为了各大互联网平台的核心功能之一。
为了提供更好的用户体验和最大化的商业价值，互联网公司需要对用户的行为进行预测，并基于预测结果进行个性化推荐。
在此背景下，基于时间序列的互联网用户行为预测与个性化推荐成为了一个重要的研究领域。
第一章：时间序列分析基础1.1 时间序列的概念和特点时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据观测值。
时间序列具有趋势、季节性、周期性等特点，可以通过对其进行分析和建模来揭示其中的规律和趋势。
1.2 时间序列数据的预处理在进行时间序列分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理的步骤包括去除缺失值、平滑数据、处理异常值等。
预处理可以提高数据的可靠性和准确性，为后续的分析建模提供可靠的数据基础。
第二章：互联网用户行为预测2.1 互联网用户行为的定义和分类互联网用户行为包括浏览、搜索、点击、购买等一系列用户在互联网平台上的操作。
根据行为的目标和性质，可以将互联网用户行为分为正向行为和负向行为。
正向行为包括用户的点击、购买等操作，负向行为包括用户的投诉、退货等操作。
2.2 基于时间序列的互联网用户行为预测模型为了对互联网用户行为进行预测，可以利用时间序列分析的方法。
常用的预测模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。
这些模型可以提取时间序列数据中的规律和趋势，并根据这些规律和趋势进行未来行为的预测。
第三章：个性化推荐系统3.1 个性化推荐系统的定义和特点个性化推荐系统是根据用户的兴趣和行为，推荐合适的内容和产品给用户的系统。
个性化推荐系统可以提高用户的体验和满意度，并增加平台的用户粘性和商业价值。
3.2 基于时间序列的个性化推荐算法为了提供个性化的推荐，可以将时间序列分析的方法应用于个性化推荐中。
根据用户的历史行为和时间序列数据，可以预测用户未来的行为，并基于预测结果进行个性化推荐。
这样可以提高推荐系统的精准度和效果。
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2019年1月基于时间的推荐系统方法研究江蔚（山东省枣庄市第八中学，山东枣庄277000）【摘要】近年来，推荐系统的研究已经取得了突飞猛进的发展。
一般来说，用户兴趣会随时间产生差异，许多学者针对这一问题进行了研究，这些研究多是由整体角度进行分析，很少考虑用户具体时间段的兴趣变化，忽视了不同时间段对用户兴趣所造成的影响。
我们根据不同时间段用户兴趣的差异进行分析，在本文基于时间的推荐算法中，将时间分为工作日和非工作日，总结出用户兴趣变化趋势来进行用户间的交互，降低了时间差异对用户兴趣变化的影响，下一步，本文将对时间吻合度进行更深入的研究。
【关键词】时间；推荐系统；交互；用户兴趣【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0192-021引言在互联网信息交错复杂的时期,用户很难确定哪一信息对自己是有用的,从而降低了办事效率,为提高用户找到满足自己兴趣的对象的速度,推荐系统应运而生。
但随着时代的变化,原有的推荐方法逐渐暴露出许多问题,其中最突出的问题是:由于用户的兴趣会随着年龄,潮流的变化而变化,而原有的推荐系统则并不能满足用户这一需求,且常用的协同过滤的潜在假设是:如果用户过去有相似的爱好那么他们未来也会有相似的偏好,用户偏好不会随时间而变化。
然而通过对用户偏好进行分析,本文发现,用户的偏好都与时间存在某种必然的联系,由此,本文对基于时间的推荐方法展开研究。
本文以时间为变量对原有的推荐系统进行完善和补充,从而使其更能适应用户的需求。
文献[1]中分析了时间与社会化网络之间的关系,当今世界是个快节奏的世界,善于抓住用户不断变化的兴趣才是王道,如果仅仅根据最初的推荐方法提供的推荐对象,并不能满足用户需求,反而会使用户对推荐系统的信任度降低,由此我们将用户最为关注的时间作为变量插入到推荐算法中,时间的变化也导致了推荐对象的改变,就使得整个推荐系统具有更大的灵活性,能够随时间变化而不断更新,从而满足用户猎奇感,也能进而满足用户对扩展新兴趣,发现新的,有趣的事物的需求。
文章考虑到如何在客户端与推荐对象端之间插入时间这一变量,将原本固定模式的推荐方法与时间系统相连,并根据不同时间段所流行的与用户可能的兴趣变化所对应,提取他们之间的潜在联系,比如用户之前喜欢听流行乐曲,而现在又有许多民谣特别流行,可以在流行歌曲推荐中插入个别民谣,后根据用户反映再次进行调整,这需要将时间这一第四维度函数进行压缩,并灵活运用,还要与用户最近一次兴趣调查所反映出的兴趣有较高的相似度但又不完全相同的个体相联系,推荐对象一部分为相似度非常高的,另一部分为有一定相似度但又不完全相同的,从而不至于使推荐系统僵化,为其注入新的信息和能量,对用户兴趣可能的变化趋势和研究与对时间这一多维度变量的压缩便为本文的研究难点。
本题做出的贡献主要在于对插入了时间变量的推荐系统进行研究,从而使推荐对象及矩阵具有更大的灵活性和可变性,更能够适应时代的变化和时间变化所带来的用户兴趣的变化。
之前许多对推荐系统的研究多是针对用户要么就是更好的对推荐对象进行选取,很少有引入一个新的变量的,我们这里引入时间这一变量,也许不仅能用于解决用户兴趣变化这一问题,随着对时间研究的深入,我们可以更好的将时间中的各类特征插入到推荐算法之中,从而对其进行完善。
除此之外,考虑时间变量的推荐系统对用户兴趣变化做出了合理的预测,并与时间相对应,如果用户上一次给出评价所隔时间过长,便可根据用户最近一次的兴趣调查与当前的时代背景进行结合,从而提高预测精准度。
2基于时间的推荐系统概述2.1传统推荐系统传统推荐系统主要分为基于内容的推荐,协同过滤推荐和基于知识的推荐。
其中,基于内容的推荐主要通过提取物品的特征描述和属性信息来进行对应的推荐,这类推荐的优点在于可以有效利用物品信息,但却不能与其他用户进行更好的交流,协同过滤推荐则更充分的应用了其他用户的信息和集体协作的思想,但在内容方面又有所欠缺。
基于知识的推荐则利用因果关系完善了传统推荐系统,这类推荐考虑到了人们的生活常识,但同样没有与其他用户进行交互。
近年来,传统推荐系统发展迅速,而推荐过程中的用户偏好获取这一环节也在显式偏好获取和隐式偏好获取上取得了较大的突破。
推荐方法上也有许多出色的研究,比如:文献[2]中基于时间的移动推荐,通过分析用户白天,晚上的行动变化来利用时间上下文对移动用户偏好进行准确获取,但其主要对用户每日的行为随时间的变化进行研究,未注意到用户兴趣的长期变化,这种变化虽然缓慢,但在推荐过程中也是不可忽视的一点。
2.2基于时间的推荐系统概述时间是一个多维度的量,在将时间代入推荐系统进行分析这一方面中,也有学者进行过许多优秀的研究,文献[3]中引入了艾宾浩斯遗忘曲线,提出了基于用户兴趣的项目关联度计算方法,由此推断用户兴趣随时间变化而衰减,并提出了引入时间推算用户兴趣变化的良好方式,但时间与记忆不同,不只有兴趣的衰减,还有多种因素影响下的兴趣变化,仅用记忆来分析太过片面。
而文献[4]则创新的引用惩罚因子,防止模型产生过度拟合,引入时间因素对评分进行完善,更好的获取用户兴趣偏好,但未能在用户兴趣的计算方面引入时间,导致结果不够彻底。
许多新型推荐方法,如组推荐,上下文感知推荐,移动推荐中也纷纷引入时间进行研究,文献[5]在组推荐中还研究了许多偏好融合的方法但多为范围较广的概述,并未对如何引入时间进行辩证的分析,基于这一问题,我们将在下一节中提出解决方法。
2.3基于时间的推荐系统应用场景2.3.1音乐电影推荐音乐、电影随时间变化,热度也相应的有所不同,所以需要根据时间变化及时推出新的推荐,以适应用户不断变化的需求。
音乐的推荐可根据用户情绪随时间变化来决定,早晨可以适当的推荐一些快节奏的歌曲来为一天的开始做好准备,晚上则相反,应推荐柔和的乐曲来缓解用户一天的疲劳心情。
另一方面,工作日用户大多不会接触新歌曲,而是选择听之前论述1922019年1月收藏过的乐曲,而节假日,用户的心情一般比较轻松,这时应适当推荐的种类多一些以适应用户新奇度的需求。
电影的推荐则要更复杂一些,工作日的繁忙,决定了工作日最好推荐相对较短的电影,而把时间长的电影放在节假日作为推荐,根据得出的用户偏好再代入时间的框架进行梳理,从而达到更好的提高推荐系统准确度的目的。
2.3.2旅游推荐在旅游方面,基于时间的推荐显得尤为重要,随着季节的变化,各旅游景点的热度有所不同,主要是因为景观特征随季节变化,如枫树林、冰雕。
还有温度的差异,例如每到夏天,各大水乐园就极为火爆。
其次,除季节外,节假日也是必要时间因素,根据节假日的时间长短进行符合用户时间安排的推荐更是再合适不过。
2.3.3餐饮推荐餐饮推荐是一个最基本的引入时间进行推荐的话题,每一个正宗的“吃货”都知道什么时候该吃什么,什么时候不该吃什么,更要根据季节,温度,天气对用户兴趣进行正确的评估,早饭一般吃的比较少,多为油条,稀饭,面条等食品,午饭和晚饭则多为较丰盛的大餐。
夏季多吃清凉的食品而冬季可以推荐火锅等较暖的食品,以满足用户不同的需求。
2.3.4移动推荐移动推荐应用广泛,文献[6]中便对时间进行了分析,在变化更快的移动数据中,时间自然是必不可少的,可利用移动推荐设备寻找最适合的方法进行推荐,利用移动软件能够能便捷的找到与时间的匹配关系,从而满足移动推荐的实时性,顺应发展趋势。
3基于时间的推荐系统关键技术3.1用户兴趣随时间变化趋势我们将时间划分为工作日和非工作日进行研究,因为工作繁忙,多数上班族没有时间逛街,购物,要买什么东西大多会采纳身边同事,亲友的意见,这时协同过滤就显得尤为重要,需要在推荐方法上对协同过滤加大权重,而与此相反,非工作日和节假日,人们有更多时间,也有更多选择的余地,这时基于内容的推荐方法便能起到更好的效果。
文献[7]中通过权重不同,推荐结果也有差异,所以工作日时在用户交互方面增加权重,非工作日时则在个人信息方面增加权重。
我们还要关注用户兴趣的变化,文献[8]中便对用户兴趣进行了研究,但单一的认为用户兴趣只是衰减是不全面的,其中工作日由于封闭的工作环境,用户兴趣受外界影响小,变化也不是很明显,多会延续前一天的兴趣,而鲜有精力去拓宽新的领域,非工作日则恰恰相反,休息过后,用户更想要崭新的体验,与人交往增多,受外界影响程度也同时提高,特别是旅游时更会因经历不同的文化,用户兴趣很容易潜移默化的收到影响,兴趣变化更大一些,于是就形成了两种不同的趋势,构成分段函数模型,对此,我们将在下一节中讲到。
3.2基于时间的推荐系统的关键技术3.2.1偏好获取方法文献[9]中通过用户认知行为研究了上下文环境中的偏好获取方法,由于我们仅仅通过时间进行研究,所以与其有所不同,通过显式偏好获取和隐式偏好获取的传统推荐方法获取用户偏好和历史偏好后,将时间作为标签代入,构建时间-用户偏好函数模型,整理出用户兴趣受时间影响趋势。
基于时间的偏好获取与传统推荐系统不同之处在于其更关注时间点以及时间与用户偏好之间的关系。
3.2.2模型构建由上一节分析,基于时间的推荐系统大致可分为两个方向进行研究,其中工作日用户兴趣受外界影响小,但因工作繁忙同事意见决定多,所以Time{x,y}=∑time{x workday,y},其中x为[1,5],其方法大致与传统推荐算法相同,但因为工作日用户多采纳其他同事的意见,所以通过分析近段时间与用户关系较为紧密且相似度高的用户兴趣进行推荐,而用户自身兴趣变化则由于工作关系变化较小,取上一次的兴趣就可以。
非工作日,由上一节分析可知,更多的由用户自身偏好决定,问题关键在于用户自身偏好并不是一成不变的,所以设用户偏好变量为s,则x取[6,7]时Time{x,y}=∑time{x weekend, y+s},由于s的取值为用户偏好变量取值,用户偏好又受天气、地域、文化、时间等多种因素的影响,而本文中s为用户周末兴趣变化,也就是受时间影响的偏好变量。
通过类似协同过滤的方法,分析有过相似偏好的其他用户偏好演变可得,用户偏好变化最大的作为S max,用户偏好变化最小的作为S min,S取S max与S min间的任意值代入到上式进行计算。
则x取[1,5时, time{x,y}=∑time{x workday,y},当x取[6,7]时,time{x,y}=∑time{x weekend,y+s},其他特殊情况如节假日归入第二种情况。
3.3小结通过传统方法对用户偏好进行提取,将显式偏好获取和隐式偏好获取所得用户偏好与相应的时间点连接起来,然后分类代入上述公式。
不论是工作日还是非工作日,基于时间的推荐算法都与用户交互密不可分,要想更精确的算出s的取值,并对用户进行推荐,就必须要对用户偏好与时间的关系进行更为详尽的解释,构建时间———用户偏好趋势便成了绝佳的选择,趋势大致应为上节所推断,即非工作日活动量小,变化缓慢,工作日活动量大,变化快。